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写在前面的话关于FM的理解，重点参考论文原文《FactorizationMachines》和张俊林老师的知乎专栏推荐系统召回四模型之：全能的FM模型FMvsSVM首先说明，FM和SVM最大的不同，在于特征组合时权重的计算方法SVM的二元特征交叉参数是...
但是FM忽略了一个事实：当一个特征和其他field的特征进行交互时，表现可能是不同的，因此有人提出了FFM模型。4、Field-awareFactorizationMachines(FFM)FFM模型为每个field特征学习n-1个field的特征向量，当某个field与不同filed的特征交互时，选择对应的向量。
一文看懂FM(FactorizationMachine)模型的各种变式.FM模型最早由SteffenRendle在2010年提出，解决了稀疏数据场景下的特征组合问题，在广告、推荐等领域被广泛使用。.FM模型简单而且效果好，可以作为业务初期快速取得收益，为后续持续迭代提供一个较强的...
因为FFM是在FM的基础上改进得来的，所以我们首先引入FM模型，本文章节组织方式如下：.首先介绍FM的原理。.其次介绍FFM对FM的改进。.然后介绍FFM的实现细节。.最后介绍模型在DSP场景的应用。.全文请点击下面“阅读原文”查看。.本文分享自微信公众号-美...
一文读懂FM算法优势，并用python实现！.（附代码）-阿里云开发者社区.一文读懂FM算法优势，并用python实现！.（附代码）.简介：介绍我仍然记得第一次遇到点击率预测问题时的情形，在那之前，我一直在学习数据科学，对自己取得的进展很满意，在机器学习...
然后聊了一下fm和ffm以及deepfm,所以下介绍下常见的处理过拟合的方法，1和l2的作用，dropout的作用，然后bn的作用说了下常见的优化方法，了解过流式计算吗，对于online-learning有了解…
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